272 SOSIAALILÄÄKETIETEELLINEN AIKAKAUSLEHTI 2014: 51 272–288 Artikkeli Rakenneyhtälömallin kehittäminen ja arviointi – tutkimuksen kohteena avun antaminen lasten ja perheiden palveluissa Rakenneyhtälömallien (SEM) avulla voidaan tutkia monimutkaisia, useiden eri tekijöiden välisiä yhteyksiä. Menetelmä sopii siten hyvin palvelujärjestelmää tarkastelevaan tutkimukseen, jossa tutkittavat yhteydet eivät ole yksinkertaisia. SEM -analyysit mahdollistavat kompleksisten avun antamista kuvaavien tekijöiden välisten suhteiden ja niiden muodostamien rakenteiden tarkastelun. Tässä artikkelissa kuvataan rakenneyhtälömallin muodostaminen konkreettisen tutkimusesimerkin avulla. Tutkimuksessa kehitettiin ja arvioitiin lineaarinen rakenneyhtälömalli, joka kuvaa palvelujen riittävyyttä ja niiden tuntemista, avun antamista sekä yhteistyön toimivuutta eri tahojen kanssa lasten ja perheiden parissa toimivien työntekijöiden näkökulmasta. Lisäksi artikkelissa esitellään SEM mallin kehittämisen eteneminen ja estimoinnissa käytetyt menetelmät ja kriteerit sekä arvioidaan SEM -mallin luotettavuutta. NINA HALME, OUTI KANSTE, TAPIO NUMMI, MARJA-LEENA PERÄLÄ JOHDANTO Rakenneyhtälömallien (Structural Equation Mo- dels, SEM) avulla voidaan tutkia, miten hyvin teorian pohjalta asetetut teoreettiset hypoteesit tai mallit sopivat aineistoon. Mallintaminen voi pe- rustua esimerkiksi erityyppisiin faktori-, regres- sio- tai polkumalleihin. (Jöreskog ja Sörbom 2001, Schreiber ym. 2006.) Yleisesti SEM koos- tuu kahdesta osasta: 1) mittamallista, jossa mää- ritellään mitattujen muuttujien yhteys latentteihin muuttujiin sekä 2) rakennemallista, jossa esite- tään latenttien muuttujien väliset suhteet ottaen huomioon mittauksiin liittyvät mittavirheet (Jö- reskog ja Sörbom 2001). SEM sisältää suuren määrän erilaisia analyy- simenetelmiä, joiden avulla voidaan tutkia erilais- ten muuttujien välisiä suhteita sekä niiden muo- dostamia rakenteita. Tämän vuoksi SEM on hy- vin suosittu ihmis- ja yhteiskuntatieteissä. (Hoo- per ym. 2008.) Rakenneyhtälömallien käyttö on yleistynyt myös tarkoitukseen kehitettyjen ohjel- mistojen (esim. Lisrel, Amos, Mplus) myötä (Jö- reskog ja Sörbom 2001, Byrne 2010, Muthén ja Muthén 2010). Näiden menetelmien käyttö vaatii kuitenkin vahvaa tilastollisen mallinnuksen tun- temusta ja hallintaa sekä teoreettista perehtynei- syyttä tutkittavaan asiaan. Teoreettiset hypoteesit tulee muotoilla niin selkeästi, että niiden pohjalta on mahdollista rakentaa teoreettinen malli. Mal- liin kohdistetaan tilastollisia testejä ja riittävyys- tarkasteluja, joiden avulla tutkitaan mallin yh- teensopivuutta empiiriseen havaintoaineistoon. Mallien osoittautuessa riittäviksi voidaan asetetut tutkimushypoteesit vahvistaa. (Bollen 1989, Nummenmaa ym. 1997, Jöreskog ja Sörbom 2001.) Klassisissa tilastollisissa perusmenetelmissä, kuten regressio- ja varianssianalyyseissa, ei yleen- sä ole mahdollista lainkaan huomioida mittavir- heitä eikä niissä voida operoida latenteilla muut- tujilla. Nämä menetelmät toimivat hyvin sellaisis- sa asetelmissa, joissa tarkastellaan selittävien muuttujien yhteyttä vastemuuttujien arvoihin. Usein palvelujärjestelmään liittyvässä tutkimuk-